📐 Por que 70/20/10 e nao 50/30/20
A proporcao espelha a distribuicao real de tarefas em projetos. Forcar outra divisao desperdica modelos caros em tarefas que nao pedem.
📊 A distribuicao real do trabalho
- •~70% implementacao mecanica (componentes, testes, refactor)
- •~20% raciocinio nao-trivial (arquitetura, debug, decisoes)
- •~10% criatividade e julgamento (UX, copy, polimento)
⏱️ Como medir esses percentuais na pratica
A regra se aplica em tokens de saida, nao em numero de chamadas. DeepSeek consome muito mais token gerando codigo do que GPT consome planejando.
🧮 Exemplo numerico
Em 1 feature media:
- • GPT-5.5 plano: 5 chamadas, 8k tokens
- • Opus polimento: 2 chamadas, 4k tokens
- • DeepSeek codigo: 30 chamadas, 60k tokens
Em chamadas: 81% / 14% / 5%. Em tokens: 83% / 11% / 6%. Proximo de 80/15/5 — perfeitamente saudavel para uma feature.
💰 Calculo de custo: exemplo real
Projeto de 1M tokens de saida. Numeros lado a lado.
| Setup | Custo | Calculo |
|---|---|---|
| Single-Opus | $75.00 | 1M × $75/M |
| Single-GPT 5.5 | $30.00 | 1M × $30/M |
| Single-DeepSeek | $1.20 | 1M × $1.20/M (sem revisao = bugs) |
| 70/20/10 | $10.84 | 0.7M × $1.20 + 0.2M × $30 + 0.1M × $75 |
💡 A licao
70/20/10 entrega ~7x mais barato que single-Opus, com qualidade equivalente. E ~9x mais qualidade que single-DeepSeek puro (que vem com bugs).
🔧 Quando ajustar para 60/30/10 ou 80/15/5
A regra nao e dogma. Calibre para o risco e a natureza do projeto.
50/40/10
Sistemas criticos
Banco, saude, infra. Mais GPT-5.5 para reduzir risco. Custo mais alto, mas justificado.
70/20/10
Padrao
SaaS consumer, app medio, MVP. Sweet spot entre custo, velocidade e qualidade.
85/10/5
Volume
Geracao de docs, posts, traducao, scripts. Risco baixo, volume alto. DeepSeek domina.
🚨 Sinais de que voce esta usando errado
Diagnosticar pela "dor" te leva ao ajuste certo. Cada sintoma aponta para um vertice.
⚠️ Sinais e ajustes
📈 Evolucao: comecar conservador, ir migrando
Pular direto para 70/20/10 sem treino faz voce ter sustos com bugs e voltar para single-model. Adocao em fases mantem confianca.
Semana 1-2: 50/30/20
Comece dependendo mais de Opus. Use DeepSeek so em tarefas ja conhecidas. Ganhe confianca observando que funciona.
Semana 3-4: 60/25/15
Migre testes e refatoracoes para DeepSeek. Mantenha plano sempre em GPT-5.5. Comece a sentir a economia.
Mes 2+: 70/20/10 ✓
Voce ja sabe quando subir para modelo caro e quando ficar no DeepSeek. A intuicao e automatica.
📌 Resumo do Modulo
Proximo Modulo:
1.4 — 🎯 Quando usar cada modelo